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數據倉庫工具箱(第3版)——維度建模權威指南(大數據應用與技術叢書) 版權信息
- ISBN：9787302385530
- 條形碼：9787302385530 ; 978-7-302-38553-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據倉庫工具箱(第3版)——維度建模權威指南(大數據應用與技術叢書) 內容簡介
隨著TheDataWarehouseToolkit（1996）第1版的出版發行，RalphKimball為整個行業引入了維度建模技術。從此，維度建模成為一種被廣泛接受的表達數據倉庫和商業智能（DW/BI）系統中數據的方法。該經典書籍被認為是維度建模技術、模式和實踐的資源。 該書匯集了到目前為止全面的維度建模技術。 該書采用新的思路和實踐對上一版本進行了全面修訂，給出了設計維度模型的全面指南，既適合數據倉庫新手，也適合經驗豐富的專業人員。 該書涉及的所有技術都基于作者實際從事DW/BI的設計經驗，通過實際案例加以描述。 該書主要內容： 實用設計技術——有關維度和事實表的基本和高級技術。 14個案例研究，涉及零售業、電子商務、客戶關系管理、采購、庫存、訂單管理、會計、人力資源、金融服務、醫療衛生、保險、教育、電信和運輸等。 為12個案例研究提供了數據倉庫總線矩陣示例。 需要避免的維度建模陷阱和錯誤。 增強的緩慢變化維度（SCD）技術類型0～類型7。 用于處理參差不齊的可變深度層次和多值屬性的橋接表大數據分析的實踐。與業務參與方合作、交互設計會議的指南。 有關KimballDW/BI項目生命周期方法論的概論。 對ETL系統和設計思考的總結構建維度和事實表的34個ETL子系統和技術。
數據倉庫工具箱(第3版)——維度建模權威指南(大數據應用與技術叢書) 目錄
第1章 數據倉庫、商業智能及維度建模初步
1．1 數據獲取與數據分析的區別
1．2 數據倉庫與商業智能的目標
1．3 維度建模簡介
1．3．1 星型模式與OLAP多維數據庫
1．3．2 用于度量的事實表
1．3．3 用于描述環境的維度表
1．3．4 星型模式中維度與事實的連接
1．4 Kimball的DW/BI架構
1．4．1 操作型源系統
1．4．2 獲取．轉換-力口載（ETL）系統
1．4．3 用于支持商業智能決策的展現區
1．4．4 商業智能應用
1．4．5 以餐廳為例描述Kimball架構
1．5 其他DW/BI架構
1．5．1 獨立數據集市架構
1．5．2 輻射狀企業信息工廠hlmon架構
1．5．3 混合輻射狀架構與Kimball架構
1．6 維度建模神話
1．6．1 神話1：維度模型僅包含匯總數據
1．6 ，2神話2：維度模型是部門級而不是企業級的
1．6．3 神話3：維度模型是不可擴展的
1．6．4 神話4：維度模型僅用于預測
1．6．5 神話5：維度模型不能被集成
1．7 考慮使用維度模型的更多理由
1．8 本章小結
第2章 Kimball維度建模技術概述
2．1 基本概念
2．1．1 收集業務需求與數據實現
2．1．2 協作維度建模研討
2．1．3 4步驟維度設計過程
2．1．4 業務過程
2．1．5 粒度
2．1．6 描述環境的維度
2．1．7 用于度量的事實
2．1．8 星型模式與OLAP多維數據庫
2．1．9 方便地擴展到維度模型
2．2 事實表技術基礎
2．2．1 事實表結構
2．2．2 可加、半可加、不可加事實
2．2．3 事實表中的空值
2．2．4 -致性事實
2．2．5 事務事實表
2．2．6 周期快照事實表
2．2．7 累積快照事實表
2．2．8 無事實的事實表
2．2．9 聚集事實表或OLAP多維數據庫
2．2．1 0合并事實表
2．3 維度表技術基礎
2．3．1 維度表結構
2．3．2 維度代理鍵
2．3．3 自然鍵、持久鍵和超自然鍵
2．3．4 下鉆
2．3．5 退化維度
2．3．6 非規范化扁平維度
2．3．7 多層次維度
2．3．8 文檔屬性的標識與指示器
2．3．9 維度表中的空值屬性
2．3．10 日歷日期維度
2．3．11 扮演角色的維度
2．3．12 雜項維度
2．3．13 雪花維度
2．3．14 支架維度
2．4 使用一致性維度集成
2．4．1 一致性維度
2．4．2 縮減維度
2．4．3 跨表鉆取
2．4．4 價值鏈
2．4．5 企業數據倉庫總線架構
2．4．6 企業數據倉庫總線矩陣
2．4．7 總線矩陣實現細節
2．4．8 機會／利益相關方矩陣
2．5 處理緩慢變化維度屬性
2．5．1 類型0：原樣保留
2．5．2 類型1：重寫
2．5．3 類型2：增加新行
2．5．4 類型3：增加新屬性
2．5．5 類型4：增加微型維度
2．5．6 類型5：增加微型維度及類型1支架
……
第3章 零售業務
第4章 庫存
第5童采購
第6章 訂單管理
第7章 會計
第8章 客戶關系管理
第9章 人力資源管理
第10章 金融服務
第11章 電信
第12章 交通運輸
第13章 教育
第14章 醫療衛生
第15章 電子商務
第16章 保險業務
第17章 KimballDW/BI生命周期概述
第18章 維度建模過程與任務
第19章 ETL子系統與技術
第20章 ETL系統設計與開發過程和任務
第21章 大數據分析
1．1 數據獲取與數據分析的區別
1．2 數據倉庫與商業智能的目標
1．3 維度建模簡介
1．3．1 星型模式與OLAP多維數據庫
1．3．2 用于度量的事實表
1．3．3 用于描述環境的維度表
1．3．4 星型模式中維度與事實的連接
1．4 Kimball的DW/BI架構
1．4．1 操作型源系統
1．4．2 獲取．轉換-力口載（ETL）系統
1．4．3 用于支持商業智能決策的展現區
1．4．4 商業智能應用
1．4．5 以餐廳為例描述Kimball架構
1．5 其他DW/BI架構
1．5．1 獨立數據集市架構
1．5．2 輻射狀企業信息工廠hlmon架構
1．5．3 混合輻射狀架構與Kimball架構
1．6 維度建模神話
1．6．1 神話1：維度模型僅包含匯總數據
1．6 ，2神話2：維度模型是部門級而不是企業級的
1．6．3 神話3：維度模型是不可擴展的
1．6．4 神話4：維度模型僅用于預測
1．6．5 神話5：維度模型不能被集成
1．7 考慮使用維度模型的更多理由
1．8 本章小結
第2章 Kimball維度建模技術概述
2．1 基本概念
2．1．1 收集業務需求與數據實現
2．1．2 協作維度建模研討
2．1．3 4步驟維度設計過程
2．1．4 業務過程
2．1．5 粒度
2．1．6 描述環境的維度
2．1．7 用于度量的事實
2．1．8 星型模式與OLAP多維數據庫
2．1．9 方便地擴展到維度模型
2．2 事實表技術基礎
2．2．1 事實表結構
2．2．2 可加、半可加、不可加事實
2．2．3 事實表中的空值
2．2．4 -致性事實
2．2．5 事務事實表
2．2．6 周期快照事實表
2．2．7 累積快照事實表
2．2．8 無事實的事實表
2．2．9 聚集事實表或OLAP多維數據庫
2．2．1 0合并事實表
2．3 維度表技術基礎
2．3．1 維度表結構
2．3．2 維度代理鍵
2．3．3 自然鍵、持久鍵和超自然鍵
2．3．4 下鉆
2．3．5 退化維度
2．3．6 非規范化扁平維度
2．3．7 多層次維度
2．3．8 文檔屬性的標識與指示器
2．3．9 維度表中的空值屬性
2．3．10 日歷日期維度
2．3．11 扮演角色的維度
2．3．12 雜項維度
2．3．13 雪花維度
2．3．14 支架維度
2．4 使用一致性維度集成
2．4．1 一致性維度
2．4．2 縮減維度
2．4．3 跨表鉆取
2．4．4 價值鏈
2．4．5 企業數據倉庫總線架構
2．4．6 企業數據倉庫總線矩陣
2．4．7 總線矩陣實現細節
2．4．8 機會／利益相關方矩陣
2．5 處理緩慢變化維度屬性
2．5．1 類型0：原樣保留
2．5．2 類型1：重寫
2．5．3 類型2：增加新行
2．5．4 類型3：增加新屬性
2．5．5 類型4：增加微型維度
2．5．6 類型5：增加微型維度及類型1支架
……
第3章 零售業務
第4章 庫存
第5童采購
第6章 訂單管理
第7章 會計
第8章 客戶關系管理
第9章 人力資源管理
第10章 金融服務
第11章 電信
第12章 交通運輸
第13章 教育
第14章 醫療衛生
第15章 電子商務
第16章 保險業務
第17章 KimballDW/BI生命周期概述
第18章 維度建模過程與任務
第19章 ETL子系統與技術
第20章 ETL系統設計與開發過程和任務
第21章 大數據分析
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數據倉庫工具箱(第3版)——維度建模權威指南(大數據應用與技術叢書) 作者簡介
Ralph Kimball，博士，自1982年以來，一直是數據倉庫和商業智能行業的思想開拓者。自1996年以來，The Data Warehouse Toolkit系列書籍一直是受讀者歡迎的暢銷書。 Margy Ross，Kimball集團總裁，她與Ralph Kimball合作撰寫了5本工具箱系列書籍。她關注數據倉庫和商業智能已有30多年的歷史。
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